Katı hal bataryalarına yönelik çığır açıcı adım

Mevcut lityum iyon bataryaların, alev almak gibi büyük sorunları var

AP
AP
TT

Katı hal bataryalarına yönelik çığır açıcı adım

AP
AP

Çığır açıcı yeni bir buluş, arkasındaki araştırmacılara göre katı hal bataryası çağını yakınlaştırabilir.

Cep telefonlarından elektrikli arabalara kadar her şeye güç sağlayan mevcut lityum iyon bataryalar sıvı elektrolitlere ihtiyaç duyuyor. Bu bataryaların beraberinde getirdiği çeşitli sorunlar arasında yanıcılık da var; yani alev alabiliyorlar.

Buna karşılık araştırmacılar mevcut teknolojide güvenlik gibi bir dizi iyileştirmeyi beraberinde getirebilecek katı hal bataryaları üzerinde çalışıyor. Ancak bunların da büyük dezavantajları var.

Katı hal bataryalarında lityumun bir anot üzerine yerleştirilmesiyle elektronların hareketleri kullanılarak elektrik üretilebiliyor. Ancak bataryalar kullanıldıkça lityumun tükenmesiyle, bataryalar performansını ve dayanıklılığını kaybedebiliyor.

Artık araştırmacılar, anotları koruyan ve bu maddenin tükenmesini engelleyen yeni bir katman yaptı. Araştırmacılar yapılan testlerin, bu tabakanın bataryanın performansını korumada işe yaradığını gösterdiğini söylüyor.

Bu, "alttan elektro birikimi" diye bilinen bir süreçle çalışıyor. Bu yöntem lityum metalin, bataryanın kullanımı boyunca verimli bir döngüye girmesini sağlayarak performansını korumasına imkan tanıyor.

Araştırmacılar daha sonraki çalışmaların bataryaların ömrünü ve güç depolama kapasitesini daha da artırmasını umuyor.

Bulgular Small adlı bilimsel dergide yayımlanan "Bottom Deposition Enables Stable All-Solid-State Batteries with Ultrathin Lithium Metal Anode" (Alttan Birikme, Ultra İnce Lityum Metal Anota Sahip Tamamen Katı Hal Bataryalara İstikrar Sağlıyor) başlıklı yeni bir makalede açıklanıyor.

 Independent Türkçe



Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
TT

Yapay zekanın "düşüncelerini" açığa çıkaran elektronik dil geliştirildi

Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)
Elektronik dil, grafen ve yapay sinir ağı kullanarak farklı tatları algılıyor (Das Lab)

Bilim insanları farklı tatları insandan daha iyi ayırt edebilen elektronik bir dil geliştirdi.

ABD'deki Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nden bir ekip, grafen bazlı cihazın kimyasal ve çevresel değişikliklerin tespitinde "devrim yaratma" potansiyeline sahip olduğunu iddia ederken bu, tıbbi teşhislerden yiyeceklerin bozulduğunu tespit etmeye kadar her türlü alanda kullanılabilir.

Yeni teknoloji ayrıca yapay zekanın "içsel düşünceleri" hakkında benzersiz bir içgörü sunuyor. Kara kutu sorunu denen bir durum nedeniyle bu alan bugüne kadar büyük ölçüde karanlıkta kalmıştı.

Ekip, sinir ağının çeşitli süt, kahve ve gazlı içecek türleri arasındaki farkları belirlerken nihai karara varma yolu üzerinde tersine mühendislik yaparak bunu başardı.

Bu süreç araştırmacıların "sinir ağının karar verme sürecine ışık tutmasını" sağlarken, bunun daha iyi bir yapay zeka güvenliği ve gelişimine yol açabileceğini öne sürüyorlar.

Pensilvanya Eyalet Üniversitesi'nde mühendislik bilimi ve mekanik profesörü Saptarshi Das, "Yapay bir dil yapmaya çalışıyoruz fakat farklı yiyecekleri deneyimleme sürecimize sadece dil dahil olmuyor" diyor.

Elimizde, gıda türleriyle etkileşime girerek bilgileri biyolojik sinir ağı olan tat alma korteksine gönderen tat reseptörlerinden oluşan dilin kendisi var.

Elektronik dil tarafından kullanılan sinir ağı, insan seçimi parametrelere kıyasla en az yüzde 95 daha yüksek bir tat alma doğruluğuna ulaşmayı başardı.

Araştırmacılar, Shapley eklemeli açıklamalar adlı bir yöntem kullanarak sinir ağının karar verme sürecini derinlemesine inceledi.

Sinir ağı farklı tatları değerlendirirken, insan tarafından atanan parametreleri tek tek incelemek yerine, en önemli olduğunu belirlediği verileri dikkate aldı.

Profesör Das, "Ağın verilerdeki daha ince özelliklere, biz insanların düzgün bir şekilde tanımlamakta zorlandığımız şeylere baktığını gördük" diyor.

Ve sinir ağı, sensör özelliklerini bütünsel olarak değerlendirdiği için günden güne meydana gelebilecek değişiklikleri azaltıyor. Süt örneğinde, sinir ağı sütün değişen su içeriğini saptayarak bu bağlamda herhangi bir bozulma göstergesinin, gıda güvenliği sorunu olarak değerlendirilecek kadar anlamlı olup olmadığını belirleyebilir.

Araştırma, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning" (Grafen kemosensörler ve makine öğrenimiyle güçlü kimyasal analiz) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe